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发表于 2021-12-26 10:13
基于分级偏最小二乘回归的径向基函数神经网络
基于分级偏最小二乘回归的径向基函数神经网络
为提高径向基函数神经网络的泛化性能,提出一种利用分级偏最小二乘回归方法构造径向基函数神经网络的方法,逐步增加网络中的隐节点数直至达到合适的网络规模,消除了训练数据中存在的多重共线性对网络泛化能力的不利影响。所得径向基函数神经网络的泛化能力比偏最小二乘回归构造的径向基函数神经网络提高了约30%。船舶航向跟踪预测控制仿真验证了该算法的可行性和有效性。
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